机器学习房价预测实战案例：输入数据集，train和test分别是训练集和测试集，关注房价分布，剔除离群样本；进行特征工程，训练回归模型，stacking 集成学习以及多模型线性融合。
2022-04-23 17:05:24
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EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是以RITM及EdgeFlow算法为基础，基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了通用、人像、遥感、医疗等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。 另外，将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练，便可得到定制化场景的高精度模型，打通分割任务从数据标注到模型训练及预测的全流程。
2022-04-22 22:05:41
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机器学习系列4 使用Python和Scikit-Learn回归模型.ipynb
2022-04-18 09:08:15
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DBSCAN算法实现，基于Python语言，非调用sklearn库，参考了周志华《机器学习》的算法流程，代码清晰易懂。
2022-04-17 09:50:31
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1.试使用 LIBSVM，在西瓜数据集 3.0a 分别用线性核和高斯核训练一个 SVM，并比较支持向量的差别。
2.选择两个UCI 数据集，分别用线性核和高斯核训练一个 SVM。
2022-04-15 18:04:32
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